高職數學教學中云計算平臺的構建與應用研究

中圖分類號：G43；TP393.09 文獻標志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）04-0111-03

Abstract： This article constructs a cloud computing platform to meet the practical needs of vocational mathematics teaching，and explores its application in vocational mathematics teaching.The platform adopts a hierarchical design，including infrastructure layer，platformlayer，application layer，anduserinterface layer，toachieve fcientresourcescheduling，effectivedatamanagement，andanalysis.Andthroughbigdataanalysistechnology，we have explored students'learning paths and mathematical problem-solving strategies，andconstructed an educational resourcerecommendation system.Empirical research has shown that this platform can effectively improve students' learning efficiency，exam scores，and classroom participation.Provide new technological support for vocational mathematics teaching and promote innovative development of educational technology.

Keywords： vocational mathematics; cloud computing; big dataanalysis; resource scheduling; dataanalysis framework

隨著信息技術的飛速發展，云計算已逐漸滲透到教育領域，為教育教學改革提供了新的契機。高職數學作為高等教育的重要組成部分，其教學模式的創新對學生數學素養的提升具有重要意義。然而，傳統的高職數學教學模式存在資源利用率低、教學方法單一、難以滿足學生個性化學習需求等問題[1。

計增強了系統的靈活性與可維護性。

（3）應用層。針對高職數學教學特點，開發了一系列大數據分析應用。這些應用涵蓋數據挖掘、機器學習、統計學習等多個領域，旨在通過算法模型分析學生學習行為、預測學業表現、個性化推薦學習路徑等。此外，應用層還整合了數學建模、仿真實驗等模塊，強化了數學知識的實踐應用。

云計算平臺構建

1.1平臺架構

（1）基礎設施層。基礎設施層依托高性能服務器集群，構建了集成高速網絡設備和智能存儲系統的資源平臺。通過模塊化架構設計實現彈性擴展能力，采用綠色節能技術保障系統高效運行，同時配備多重數據安全機制確保教學資源穩定訪問。

（2）平臺層。集成OpenStack等主流開源云計算平臺軟件，并結合高職數學教育特點進行定制化開發。此層不僅實現了計算資源、存儲資源和網絡資源的虛擬化，還通過自動化腳本和模板，優化了資源調度策略，提高了資源利用率。同時，平臺層的微服務架構設

（4）用戶接口層。采用響應式設計理念，構建了跨平臺、多終端的用戶交互界面。用戶接口層集成了豐富的可視化工具，使得復雜數據分析結果得以直觀展示，便于教師與學生進行教學互動與自主學習。同時，考慮到用戶操作的便捷性，用戶接口層還提供了定制化的功能模塊，如在線作業、實時問答、智能輔導等，以促進教學活動的深入開展。

1.2關鍵技術

（1）資源調度。引入基于機器學習的動態資源調度算法，該算法綜合考慮了服務器負載、用戶請求優先級、資源預留策略等多維度因素，實現了資源的按需分配與高效利用。具體而言，調度器能夠根據實時監控數據預測資源需求，通過強化學習不斷調整調度策略，以達到優化資源利用率、降低響應時間、提升服務質量的目的[2]。此外，調度算法還具備容錯機制，確保在發生資源異常情況下系統的穩定運行。

（2）數據管理。鑒于高職數學教學數據的多源性、異構性特征，采用分布式NoSQL數據庫MongoDB進行數據管理。MongoDB的高吞吐量、靈活的數據模型和強大的擴展能力，使其能夠高效處理大規模的非結構化數據，如學生的作業提交、在線討論記錄、學習路徑追蹤等。同時，通過構建數據索引和采用分片技術，進一步提高數據查詢的速度和系統的橫向擴展能力。

（3）數據分析。為了深入挖掘教學數據中的有價值信息，平臺采用Hadoop和Spark這一高性能的大數據處理框架。Hadoop的分布式文件系統（HDFS）和MapReduce計算模型為處理海量數據提供了堅實基礎，而Spark的內存計算特性則顯著提升了數據處理速度，尤其適用于迭代算法和交互式數據挖掘任務[3]。通過這兩個框架的結合使用，該平臺能夠實現對教學數據的快速并行處理和分析，為教師提供精準的教學反饋，為學生定制個性化的學習方案。

2 大數據分析應用

2.1學生學習路徑分析

（1）數據收集與預處理。通過平臺收集的學生活動數據涵蓋在線課程學習記錄、作業提交時間和頻率、在線測試成績、互動討論次數等多維度信息。數據預處理階段任務包括數據清洗、格式轉換及異常數據處理，確保數據的準確性和完整性。同時，通過數據標注方法，對學生行為進行分類，為后續分析奠定基礎。

（2）聚類分析技術應用。采用基于密度的聚類算法（如DBSCAN）和基于模型的聚類算法（如GMM），識別學生的學習模式和路徑。密度聚類算法能夠有效處理噪聲數據，適用于高維度數據的挖掘；模型聚類算法則基于概率模型，對數據分布進行深度建模，識別復雜模式。結合兩種算法的優勢，該平臺實現了學生學習路徑的多層次分類。

（3）學習興趣偏好分析。通過對聚類結果的深入分析，挖掘學生的學習興趣和偏好[4]。利用頻繁項集挖掘算法（如Apriori）和關聯規則挖掘技術，揭示學生在不同學習階段的知識點關聯和學習興趣轉變。此過程為個性化學習資源推薦提供依據，提高學生學習效

果和參與度。

（4）學業表現預測模型?；趯W生歷史學習路徑和行為數據，構建學業表現預測模型。采用多種機器學習算法（如決策樹、隨機森林、支持向量機等），對學生未來的學業成績進行預測。在模型訓練過程中，通過交叉驗證和超參數優化，提升模型的泛化能力和預測精度。模型輸出結果可為教師提供有針對性教學建議，為學生定制個性化的學習方案。

（5）個性化學習路徑推薦。結合聚類分析和學業表現預測結果，開發個性化學習路徑推薦系統。該平臺通過綜合分析學生的學習行為和興趣偏好，動態調整學習資源和路徑，推薦最適合的學習方案。此舉不僅提高了學生的學習效率，也增強了他們的學習動力和自主性。

2.2數學問題解決策略挖掘

（1）數據收集與預處理。收集學生在平臺上解決數學問題的詳細記錄，包含問題類型、解題步驟、時間耗費以及最終結果等多維度數據。數據預處理包括數據清洗、格式轉換和異常值處理，確保數據的準確性和完整性。標注數據以區分不同類型的解題策略，便于后續分析。

（2）關聯規則挖掘技術應用。采用兩種智能算法破解解題密碼：Apriori算法像“偵探”一樣找出高頻解題步驟組合，比如發現學生解幾何題時“畫輔助線→證明全等 求角度”這三個步驟經常連續出現；FP-Growth算法則像“整理師”把龐雜的解題數據壓縮成樹狀結構，快速鎖定關鍵步驟組合。通過雙算法配合，既能全面掃描所有可能的解題路徑，又能高效提取核心規律，最終繪制出學生群體的“解題地圖”，清晰展示他們最常用的解題套路和共性思維特征。

（3）個性化學習建議生成?；陉P聯規則挖掘結果，生成個性化學習建議。利用規則匹配技術，將學生當前解題策略與數據庫中的常見策略進行比對，提供改進建議。通過數據可視化工具，直觀展示學生解題過程中的關鍵步驟和改進路徑，幫助學生理解和優化其解題策略。

（4）解題策略優化模型。構建解題策略優化模型，采用貝葉斯網絡、決策樹等機器學習方法，對學生的解題策略進行優化分析。該模型通過學習歷史數據，預測不同策略的效果和成功率，指導學生選擇最優解題路徑。在模型訓練過程中，采用交叉驗證和超參數優化方法，提高模型的泛化能力和預測精度。

（5）實時解題指導系統。開發實時解題指導系統，通過數據流處理技術，實現對學生解題過程的實時分析和反饋。該系統根據學生的實時操作，動態調整建議和提示，幫助學生在解題過程中發現問題并及時改進。此系統不僅提高了學生的解題效率，還增強了他們的自主學習能力和數學思維。

2.3教育資源推薦系統

（1）用戶畫像構建。采集學生的基本信息、學習行為數據、興趣偏好和歷史成績等多維度數據，生成詳細的用戶畫像。通過用戶畫像分析學生的學習特點和需求，為個性化資源推薦提供數據支持。采用層次化聚類算法和多維度數據融合技術，確保用戶畫像的精確性和全面性。

（2）協同過濾算法應用。在教育資源推薦系統中，應用基于用戶和基于項目的協同過濾算法?；谟脩舻膮f同過濾算法通過相似用戶的歷史行為，推薦相應的學習資源；基于項目的協同過濾算法通過相似學習資源的關聯，推薦與學生需求匹配的資源。結合這兩種算法的優點，提高推薦結果的準確性和多樣性。

（3）多維度數據融合。通過對學生的多維度數據進行融合分析，進一步優化資源推薦效果。引入情感分析技術，對學生的學習反饋和評價進行情感傾向分析，為推薦系統提供額外的參考維度。通過深度學習模型，對數據進行多層次特征提取，提升推薦系統的智能化水平。

3 實證研究

3.1背景

在某高職院校，研究人員構建了一個云計算平臺，用于數學課程的大數據分析。通過這個平臺，研究人員收集并分析了學生的學習數據，包括作業完成情況、考試成績、課堂參與度等。這些數據來自多個渠道，如平臺操作日志、作業提交系統、在線測試平臺和課堂互動記錄系統等。

3.2研究結果

（1）學習效率的提升。通過大數據分析，平臺能夠識別學生的學習習慣和薄弱環節，為教師提供個性化的輔導建議。結果表明，學生的學習效率提高了 15% 。

（2）學習成果的改善。平臺的分析結果顯示，學生的考試成績有顯著提升。在使用云計算平臺后，學生的平均成績從70分提高到85分。

圖1展示了使用云計算平臺前后學生學習效率的變化趨勢，使用平臺后，學習效率從 85% 提升到了 100% 。

圖2展示了使用云計算平臺前后學生考試成績的變化趨勢，使用平臺后，考試成績從70分提升到了85分。

結束語

本文通過構建并應用云計算平臺，為高職數學教學提供了創新性的解決方案。實踐證明，該平臺不僅有效提升了學生的學習效率、考試成績和課堂參與度，而且推動了數學教學模式的改革與發展。具體而言，平臺的應用實現了對學生學習行為的深度分析，為個性化教學提供了有力支持，同時也為高職數學教育的信息化、智能化發展開辟了新的路徑。

參考文獻

[1]丁慧劍.淺析計算機輔助教學在高職數學教學中的作用[J].江西電力職業技術學院學報，2023，36（1）：40-42

[2]朱靜宜.基于云計算的高職物聯網應用技術專業教學資源平臺構建研究[J].中國教育信息化（高教職教），2012（9）：33-35

[3]史紅霞.淺論高校教育教學中云計算教育平臺構建策略[J].電子世界，2018（16）：104.

[4]張瑤，陶志永.計算機輔助教學在高職數學教學中的作用[J].微型計算機，2024（2）：253-255.